12 Consejos útiles para aplicar Machine Learning

Si vas por el buen camino hacia el aprendizaje del Machine Learning, la inteligencia artificial y la ciencia de datos, seguramente te hayas topado con trabas y obstáculos frecuentes. En este artículo repasaremos 12 útiles consejos para tener en cuenta a la hora de trabajar con los modelos del Aprendizaje Automático. Estos postulados surgen del paper A Few Useful Things to Know about Machine Learning escrito en 2012 por Pedro Domingos.

No olvides seguir los 7 pasos del Machine Learning

Vamos al grano!

Con el objetivo de ilustrar mejor estos consejos, nos centraremos en la aplicación del Machine Learning de Clasificar, pero esto podría servir para otros usos.

Los 3 componentes del Aprendizaje Automático

Supongamos que tienes un problema al que crees que puedes aplicar ML. ¿Qué modelo usar? Deberá ser una combinación de estos 3 componentes: Representación, evaluación y optimización.

  • Representación: Un clasificador deberá poder ser representado en un lenguaje formal que entienda el ordenador. Deberemos elegir entre los diversos algoritmos que sirven para resolver el problema. A este conjunto de “clasificadores aptos” se les llamará “espacio de hipótesis del aprendiz”. Ej: SVM, Regresión Logística, K-nearest neighbor, árboles de decisión, Redes Neuronales, etc.
  • Evaluación: Se necesitará una función de evaluación para distinguir entre un buen clasificador ó uno malo. También es llamada función objetivo ó scoring function. Ejemplos son accuracy, likelihood, information gain, etc.
  • Optimización: necesitamos un método de búsqueda entre los clasificadores para mejorar el resultado de la Evaluación. Su elección será clave. EJ: Descenso por gradiente, mínimos cuadrados, etc.
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